下载、预处理和上传 ImageNet 数据集

本主题介绍如何下载、预处理和上传用于 Cloud TPU 的 ImageNet 数据集。使用 ImageNet 数据集的机器学习模型包括：

ResNet
AmoebaNet
EfficientNet
MNASNet

ImageNet 是一个图像数据库。数据库中的图像被整理为一个层次结构，该层次结构中的每个节点由成百上千个图像进行描述。

ImageNet 数据库的大小意味着训练模型需要相当长的时间。另一种方法是使用演示版的数据集，该数据集又称为 fake_imagenet。此演示版本可用于测试模型，同时降低通常与使用完整 ImageNet 数据库相关的存储空间和时间要求。

预处理完整的 ImageNet 数据集

ImageNet 数据集包括三个部分：训练数据、验证数据和图片标签。

训练数据包含 1000 个类别和 120 万张图片，已打包好以便可以轻松下载。验证数据和测试数据不包含在 ImageNet 训练数据中（重复项已移除）。

验证数据和测试数据由 15 万张照片组成，这些照片是通过 Flickr 和其他搜索引擎收集而来，并标记是否存在 1000 个对象类别。1000 个对象类别同时包含 ImageNet 的内部节点和叶节点，但彼此不重叠。发布了带有标签的 50000 个寻机图片子集作为验证数据，以及包含 1000 个类别的列表。其余图片用于评估，并已发布且不带标签。

预处理完整的 ImageNet 数据集的步骤

准备完整的 ImageNet 数据集以供机器学习模型使用，这个过程分为五个步骤：

验证下载目标上是否有空间。
设置目标目录。
在 ImageNet 网站上注册并申请下载权限。
将数据集下载到本地磁盘或 Compute Engine 虚拟机。

注意：使用 Cloud Shell 下载到 Compute Engine 虚拟机所需的时间可能比下载到本地机器的时间更长（分别大约为 40 小时与 7 小时）。但是，如果下载到本地机器，则需要将文件复制到 Compute Engine 虚拟机进行预处理并上传到 Cloud Storage，然后再使用这些文件运行模型。将所有训练和验证文件从本地机器复制到虚拟机大约需要 13 个小时。推荐的最精简做法是下载到虚拟机。
运行预处理并上传脚本。

验证空间要求

无论您是将数据集下载到本地机器还是下载到 Compute Engine 虚拟机，下载目标都需要大约 300GB 的空间。在虚拟机上，您可以使用 df -ha 命令检查可用存储空间。

您可以使用以下任一方法来增加虚拟机磁盘的大小：

使用要分配的大小（以 GB 为单位）在 gcloud compute 命令行上指定 --disk-size 标志。
按照 Compute Engine 指南向您的虚拟机添加磁盘。
- 将删除实例时设置为删除磁盘，以确保在您移除虚拟机后，相应磁盘也会一并移除。
- 记下新磁盘的路径，例如：/mnt/disks/mnt-dir。

设置目标目录

在本地机器或 Compute Engine 虚拟机上，设置目录结构来存储下载的数据。

创建并导出 ImageNet 数据集的主目录。

在本地机器或虚拟机上的主目录下创建一个目录，例如 imagenet。在此目录下，创建两个子目录：train 和 validation。将主目录导出为 IMAGENET_HOME：
```
export IMAGENET_HOME=~/imagenet
```

注册并申请下载数据集的权限

在 Imagenet 网站上注册。在 ImageNet 确认您已注册并向您发送确认电子邮件之后，您才能下载数据集。如果您在几天内未收到确认电子邮件，请与 ImageNet 支持团队联系，以了解您的注册为何未被确认。您的注册被确认后，请转到下载网站。

下载 ImageNet 数据集

在下载网站中，转到页面上的“图片”部分，然后右键点击“训练图片（任务 1 和 2）”。这样，您就能够获取下载训练集的最大部分所需的网址。保存网址。

右键点击“训练图片（任务 3）”以获取第二个训练集的网址。保存网址。

右键点击“验证图片（所有任务）”，获取验证数据集的网址。保存网址。

如果将 ImageNet 文件下载到本地机器，则下载完成后，需要将本地机器上的目录复制到 Compute Engine 虚拟机上的相应 $IMAGENET_HOME 目录。将 ImageNet 数据集从本地主机复制到虚拟机大约需要 13 个小时。

例如，运行以下命令以将本地机器上 $IMAGENET_HOME 下的所有文件复制到显示 Shell 提示符 username@vm-name 的虚拟机：
```
gcloud compute scp --recurse $IMAGENET_HOME username@vm-name:~/imagenet
```
在 $IMAGENET_HOME 中，使用 wget 从保存的网址下载训练和验证文件。

“训练图片（任务 1 和 2）”文件是大型训练集。大小为 138GB，如果您使用 Cloud Shell 将其下载到 Compute Engine 虚拟机，则预计下载时间大约为 40 个小时。对于这种特别大的文件，您可以在命令前面添加 nohup，或使用筛选以避免在 Cloud Shell 断开连接时终止下载。
```
cd $IMAGENET_HOME \
nohup wget http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_train.tar
```
此操作会下载大型 tar 文件：ILSVRC2012_img_train.tar。

从虚拟机上的 $IMAGENET_HOME 中，使用以下命令将各个训练目录提取到 $IMAGENET_HOME/train 目录中。提取过程需要 1 到 3 小时。
```
tar xf ILSVRC2012_img_train.tar
```
“训练图片（任务 3）”文件为 728 MB，下载只需几分钟时间，因此您无需采取预防措施以避免中断 Cloud Shell 连接。

下载此文件时，它会将各个训练目录提取到现有 $IMAGENET_HOME/train 目录中。
```
wget http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_train_t3.tar
```
“验证图片（所有任务）”文件为 6GB，因此您可能希望使用 nohup 或筛选来避免在断开 Cloud Shell 连接时终止下载。
```
wget http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_val.tar
```
此下载过程大约需要 30 分钟。当您下载此文件时，会将各个验证目录提取到 $IMAGENET_HOME/validation 目录中。

如果已将验证文件下载到本地机器，则需要将本地机器上的 $IMAGENET_HOME/validation 目录复制到 Compute Engine 虚拟机上的 $IMAGENET_HOME/validation 目录。此复制操作大约需要 30 分钟。

下载标签文件。此过程只需几秒钟时间。
```
wget -O $IMAGENET_HOME/synset_labels.txt \
https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/research/inception/inception/data/imagenet_2012_validation_synset_labels.txt
```
如果已将标签文件下载到本地机器，则需要将其复制到本地机器上的 $IMAGENET_HOME 目录，然后复制到 Compute Engine 虚拟机上的 $IMAGENET_HOME 目录。此复制操作需要几秒钟的时间。

训练子目录名称（例如，n03062245）是“WordNet ID”(wnid)。ImageNet API 在 synset_labels.txt 文件中显示了 WordNet ID 与其相关联的验证标签之间的映射。此上下文中的同义词集是视觉上类似的一组图片。

处理 Imagenet 数据集，并视情况将其上传到 Cloud Storage

从 GitHub 下载 imagenet_to_gcs.py 脚本：

wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tpu/master/tools/datasets/imagenet_to_gcs.py

如果要将数据集上传到 Cloud Storage，请指定存储分区位置来上传 ImageNet 数据集：
```
export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
```
如果您要将数据集上传到本地机器或虚拟机，请指定数据目录来保存该数据集：
```
(vm)$ export DATA_DIR=$IMAGENET_HOME/dataset-directory
```
运行脚本，将原始数据集作为 TFRecord 进行预处理，并使用下列命令将其上传到 Cloud Storage：
注意：如果您不想上传到 Cloud Storage，请指定 --nogcs_upload 作为其他参数，并忽略 --project 与 --gcs_outpu_path 参数。
```
 python3 imagenet_to_gcs.py \
  --project=$PROJECT \
  --gcs_output_path=$DATA_DIR  \
  --raw_data_dir=$IMAGENET_HOME \
  --local_scratch_dir=$IMAGENET_HOME/tf_records
```

该脚本会生成一组以下形式的目录（用于存储训练和验证数据）：

${DATA_DIR}/train-00000-of-01024
${DATA_DIR}/train-00001-of-01024
 ...
${DATA_DIR}/train-01023-of-01024

和

${DATA_DIR}/validation-00000-of-00128
S{DATA_DIR}/validation-00001-of-00128
 ...
${DATA_DIR}/validation-00127-of-00128

将数据上传到您的 Cloud 存储分区后，请运行模型并设置 --data_dir=${DATA_DIR}。